MATLAB 및 AWS를 활용한 데이터 과학 입문

현대 조직은 데이터 기반 의사 결정에 의존하지만, 데이터 과학을 시작하는 것은 부담스러울 수 있습니다. 이 과정은 MATLAB을 사용하여 데이터를 분석하고 예측 모델을 구축하는 방법을 가르쳐 그 여정을 단순화합니다. 핵심 데이터 과학 용어 이해부터 시작하여 데이터 세트를 가져오고, 정리하고, 시각화하는 단계로 나아갑니다. 명확한 설명과 실제 코드 예제를 통해 머신러닝 알고리즘을 적용하고 클라우드 리소스를 활용하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 확장하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 데이터 과학의 기본 개념, 용어 및 머신러닝 프로젝트의 수명 주기를 이해합니다. - MATLAB의 직관적인 로우코드 데이터 처리 도구를 사용하여 원시 데이터 세트를 준비하고 정리합니다. - 대화형 머신러닝 워크플로우를 사용하여 회귀 및 분류 모델을 구축합니다. - 최신 라이브 스크립트와 내장된 플로팅 함수를 사용하여 복잡한 데이터 트렌드를 시각화합니다. - MATLAB 워크플로우를 AWS 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 리소스와 통합하여 계산을 확장합니다. - 모델 성능을 분석하고 특정 비즈니스 문제에 적합한 알고리즘을 선택하는 방법을 배웁니다. 이 과정은 필수적인 정의와 데이터 준비 기술로 시작하여 실제 머신러닝 워크플로우로 넘어갑니다. 그런 다음 클라우드 통합 및 최신 워크플로우 자동화를 사용하여 프로젝트를 확장하는 방법을 탐색하게 됩니다. 이 과정은 전적으로 초보자를 위해 설계되었으며, 데이터 과학이나 고급 프로그래밍에 대한 사전 지식이 필요하지 않습니다. 오늘 바로 시작하여 여러분의 전문 프로젝트에서 데이터 과학의 힘을 발휘해 보세요.